神经网络是机器学习领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式，通过层次结构完成复杂模式识别。以下是核心知识点：
1. 神经网络组成
- 神经元：基本计算单元，接收输入信号并生成输出
- 层结构：包含输入层、隐藏层、输出层，用
📊表示数据流动 - 激活函数：如Sigmoid、ReLU，用
⚡表示非线性变换
2. 训练流程
- 前向传播：输入数据通过网络传递
- 损失计算：用
📉表示误差评估 - 反向传播算法：通过梯度下降优化参数
3. 应用场景
- 图像识别：如手写数字识别（
🖼️） - 自然语言处理：用
📝表示文本分析 - 时间序列预测：通过
⏰表示时序数据处理